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目的 探讨创伤性脑出血术后并发迟发性脑出血患者不良预后的相关影响因素,并构建其Logistic回归预测模型.方法 选取 2018 年 5 月-2022 年 1 月创伤性脑出血术后并发迟发性脑出血后预后良好患者 77 例(良好组)及预后不良患者 77 例(不良组),比较两组临床资料;采用多因素Logistic回归方程分析迟发性脑出血患者预后的相关影响因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析各相关影响因素单独及所构建Logistic回归模型预测预后的价值.结果 不良组脑疝、心电图异常改变多于良好组,维生素B1 注射液使用、术前GCS评分、血小板低于良好组(P<0.05);脑疝患者不良预后风险是无脑疝患者的 15.318 倍,使用维生素B1注射液患者不良预后风险是未使用者的 0.505 倍,心电图异常改变患者不良预后风险是无异常改变患者的14.700 倍,术前GCS评分、血小板均是预后相关保护因素,其对应OR值分别为 0.388、0.191(P<0.05);Logistic回归模型:Logit(P)=7.199+2.729×脑疝-0.684×维生素B1 注射液+2.688×心电图异常改变-0.946×术前GCS评分-1.655×血小板;Logistic回归模型预测不良预后的AUC为 0.890,大于单独的相关影响因素[脑疝(0.558)、维生素B1 注射液(0.662)、心电图异常改变(0.584)、术前GCS评分(0.808)、血小板(0.70

作者:曹娅妮;刘媛媛;杨丽辉

来源:中国急救复苏与灾害医学杂志 2023 年 18卷 7期

知识库介绍

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作者:
曹娅妮;刘媛媛;杨丽辉
来源:
中国急救复苏与灾害医学杂志 2023 年 18卷 7期
标签:
创伤性脑出血 迟发性脑出血 预后 影响因素 Logistic回归模型 Traumatic cerebral hemorrhage Delayed cerebral hemorrhage Prognosis Influencing factors Logistic regression model
目的 探讨创伤性脑出血术后并发迟发性脑出血患者不良预后的相关影响因素,并构建其Logistic回归预测模型.方法 选取 2018 年 5 月-2022 年 1 月创伤性脑出血术后并发迟发性脑出血后预后良好患者 77 例(良好组)及预后不良患者 77 例(不良组),比较两组临床资料;采用多因素Logistic回归方程分析迟发性脑出血患者预后的相关影响因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析各相关影响因素单独及所构建Logistic回归模型预测预后的价值.结果 不良组脑疝、心电图异常改变多于良好组,维生素B1 注射液使用、术前GCS评分、血小板低于良好组(P<0.05);脑疝患者不良预后风险是无脑疝患者的 15.318 倍,使用维生素B1注射液患者不良预后风险是未使用者的 0.505 倍,心电图异常改变患者不良预后风险是无异常改变患者的14.700 倍,术前GCS评分、血小板均是预后相关保护因素,其对应OR值分别为 0.388、0.191(P<0.05);Logistic回归模型:Logit(P)=7.199+2.729×脑疝-0.684×维生素B1 注射液+2.688×心电图异常改变-0.946×术前GCS评分-1.655×血小板;Logistic回归模型预测不良预后的AUC为 0.890,大于单独的相关影响因素[脑疝(0.558)、维生素B1 注射液(0.662)、心电图异常改变(0.584)、术前GCS评分(0.808)、血小板(0.70

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